Métodos predictivos aplicados al impacto de la investigación educativa sobre la práctica docente

dc.contributor.advisor	Novoa Muñoz, Francisco Eduardo	es
dc.contributor.advisor	Faouzi Nadim, Tarik	es
dc.contributor.author	Friz San Martin, Cristian Alejandro -- cfriz@egresados.ubiobio.cl
dc.contributor.editor	Universidad del Bío-Bío. Departamento de Estadística (Chile)	es
dc.date.accessioned	2022-06-28T14:50:15Z
dc.date.available	2022-06-28T14:50:15Z
dc.date.issued	2017
dc.description	Memoria (Ingeniero Estadístico) -- Universidad del Bío-Bío. Concepción, 2017	es
dc.description.abstract	En el presente proyecto se realizó un análisis y aplicación de tres técnicas predictivas fundamentales en minería de datos: árboles de decisión, redes neuronales y support vector machine (SVM). En el estudio se consideró una muestra de 179 individuos, 62 docentes universitarios y 117 no universitarios de Granada (España), que fue el resultado de una publicación realizada por el profesor Tarik Faouzi quien gentilmente facilitó los datos de dicha investigación (\impacto de la investigación educativa") y propuso el tema del proyecto de título. A la muestra de datos se les aplicaron las tres técnicas de minería de datos con el objetivo de elegir el mejor modelo. El estudio muestra la potencialidad de la técnica de Support Vector Machine con respecto a las otras dos técnicas mencionadas anteriormente.	es
dc.description.call-number	M(DC) 519.5 F919 2017	es
dc.identifier.uri	http://repobib.ubiobio.cl/jspui/handle/123456789/3691
dc.language.iso	es	es
dc.subject	MINERIA DE DATOS	es
dc.subject	INVESTIGACION EDUCATIVA-METODOS ESTADISTICOS	es
dc.title	Métodos predictivos aplicados al impacto de la investigación educativa sobre la práctica docente	es
dc.type	Tesis	es